机器学习笔记-04（octave02）

1.移动数据

将机器学习问题的数据移动到octave中并进行操作。

A=[1 2; 3 4; 5 6]
size(A)  %返回矩阵A的大小，返回的实际上是个1x2的矩阵，所以可以用一个矩阵把他存储起来
sz=size(A)
size(sz)
size(A,1)  %返回A的行数
size(A,2)  %返回A的列数

v=[1 2 3 4]
length(v) %返回最大维度的大小
length(A)
length([1;2;3;4;5])  %通常对向量使用这个函数
pwd  %查看路径

代码运行截图：

如何在文件系统中加载和查找数据：
我们打开octave时，通常已经在一个默认路径即octave的安装路径中了。

pwd %显示当前路径
cd  'D:\octave'  %改变路径,如果路径不存在就会报错
cd  'D:\octave1'  
pwd
ls  %显示当前路径下的文件
load featuresX.dat  %将featuresX.dat中的数据载入octave中，注意一定要在此目录下
load featuresY.dat
load('featuresX.dat') %也可以这么写，只不过是把文件名写成了字符串的形式
who  %可以显示当前octave中的所有变量
featuresX  %显示featuresX中的数据
size(featuresX) 
size(featuresY)
sizeof(featuresX)  %返回featuresX在内存中占用的字节数
whos  %显示更详细的变量信息

 clear featuresX %删除某个变量
 whos
 v=featuresY(1:3)  %将featuresY的前三个元素赋值给v向量，如果越界的话会报错
 whos
 save hello.mat v %将v以二进制的形式存在hello.mat中，会在当前目录创建hello.mat文件，如果环境中安装了matlab那么可能会被系统自动识别归类，图标可能不一样
 clear %删除所有变量

load hello.mat
v %变量v刚刚保存在hello.mat中被载入了
whos
save hello.txt v -ascii %将v以人类能看懂的形式存（也不是很能看懂）

如下图：上半部分是将hello.mat的后缀名改成txt的显示结果，下面是hello.txt的内容

2.操作数据

A=[1 2;3 4;5 6]
A(3,2)
A(2,:)  %取第二行所有元素，:相当于sql中的*
A([1,3],:) %取第一行和第三行所有元素
A(:,2) = [10; 11; 12]  %将A的第二列用后面的代替，注意个数匹配
A=[A,[100;101;102]]  %给A加一列[100,101,102]
A(:) %把A中所有元素放入一个单独的列向量
A=[1 2;3 4;5 6];
B=[11 12; 13 14; 15 16];
c=[A B]  %将A B合成一个矩阵，横着合 等价于c=[A,B]
c=[A;B]  %竖着合
size(c)